久久精品国产一区二区电影,久久精品国产亚洲av瑜伽,精品无人区一码卡二卡三,久草热8精品视频在线观看 ,久久99精品久久久久麻豆

1、負責微信、QQ、公眾號及其它在線工具上的咨詢；                                                 2、了解客戶的需求，回復和引導客戶的問題；                                                       3、建立、維護與客戶的良好關系；                                                                  4、定期統(tǒng)計每一個賬號的數據量，分析賬號的流失率；                                                5、定期對各個賬號進行維護，提高安全性和活躍度。

1、對物流出入庫訂單準確、及時錄入對應的信息系統(tǒng)；                                                2、對出入的訂單進行合理的安排和分配；                                                            3、定期導出系統(tǒng)數據，盤點系統(tǒng)數據與實物情況；                                                    4、整理和維護系統(tǒng)數據，分析出入庫情況，提出合理化建議。

所學課程                                                                                     EXCEL：常用函數的應用、數據透視表、數據清洗、高級圖標制作、POWER BI等   馬竹青教授（中國青年政治學院計算機系教授）                                                                              MYSQL：SQL查詢語句、案例分析及相關使用等   劉志恒&李奇老師                                        統(tǒng)計基礎理論：基礎理論、相關分析、回歸分析、主成分分析、因子分析、時間序列等   徐楊老師（留學統(tǒng)計學博士）                                                                                            SPSS：基本操作、數據處理、假設檢驗、方差分析、RFM模型、客戶價值模型、對應分析原理等   丁亞軍老師（某知名數據咨詢公司首席CEO）                                                                    R語言：基本編程及應用、模型構建與圖形實現                                                         PYTHON：基本語法與數據挖掘、數據清洗、缺失值處理、爬蟲的使用與模型算法的應用等

電影推薦系統(tǒng)項目報告                                                         

項目簡介：公司為初創(chuàng)型電影點播公司，為了更準確的讓用戶找到自己喜愛的電影和提高用戶的點擊率，現收集用戶數據，從口碑排行和用戶的個性化（點擊情況）進行推薦，采用IMDB top250算法對電影評分實現口碑排行，運用物品協同過濾實現個性化推薦。                                                                使用工具：EXCEL、Python                                                                         責任描述：                                                                                     1、搜集電影用戶數據并進行描述性統(tǒng)計，判斷其適用性；                                               2、對數據進行預處理，分析推薦需要的算法模型；                                                    3、采用IMDB top250算法對電影評分，實現口碑排行和影片類型排行；                                   4、運用物品協同過濾算法實現用戶個性化推薦；                                                      項目成果：將原有單一服務器升級成離線和在線兩個服務器端，離線服務器每天進行數據預處理、推薦算法后將推薦結果存儲起來；在線服務器調取推薦結果信息處理客戶端請求與收集的日志信息后反饋給客戶端，同時存儲用戶的日志信息到數據端，大大的提高了推薦的精準性和用戶的點擊率。

1、有專業(yè)的數據分析培訓基礎，了解多種分析軟件、工具的使用；                                       2、善于學習，對數據敏感，能進行有效的分析；                                                       3、執(zhí)行力強，結果為導向，保證質量完成任務；                                                       4、熱愛數據工作、愿意學習并主動承擔工作職責。